基于融合数据和维纳建模发动机余寿预测

摘要

性能数据是发动机健康状态的重要体现,分析性能数据可以预测发动机剩余使用寿命,为维修决策提供依据.发动机的健康状态与多个监测数据密切相关.基于训练发动机数据和测试发动机数据,采用主成分分析方法融合多元数据构建了发动机健康指数.退化模型构建采用维纳过程方法,利用EM算法结合训练发动机数据迭代优化离线参数.基于贝叶斯方法结合测试发动机数据,在线更新退化模型参数,实时计算测试发动机剩余使用寿命概率密度分布及期望.两种方法对比结果显示,基于单一性能指标构建的性能模型,对测试发动机最后10循环的预测均方根误差平均值为12.95,基于融合数据构建的性能模型的预测均方根误差平均值为5.34,证明数据融合发动机后期预测效果更好.